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for batch in train_data.seq_batches(batch_size=BATCH): ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/qiuxiaoying/anaconda3/envs/kairos1/lib/python3.12/site-packages/torch_geometric/data/temporal.py", line 143, in __getattr__ return getattr(self._store, key) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/qiuxiaoying/anaconda3/envs/kairos1/lib/python3.12/site-packages/torch_geometric/data/storage.py", line 96, in __getattr__ raise AttributeError( AttributeError: 'GlobalStorage' object has no attribute 'seq_batches'

时间: 2025-07-19 11:12:02 浏览: 5
在使用 PyTorch Geometric（PyG）时，用户可能会遇到 `'GlobalStorage' object has no attribute 'seq_batches'` 的错误。这种错误通常与 PyG 的版本更新有关，某些属性或方法在新版本中被移除或重命名，导致旧代码无法正常运行。 ### 问题分析 在早期版本的 PyG 中，`GlobalStorage` 类可能包含 `seq_batches` 属性，用于处理序列数据的批处理信息。然而，在后续版本中，该属性可能已经被弃用或重构，因此尝试访问它会导致 `AttributeError`。 ### 解决方案 1. **检查版本兼容性** 确保所使用的 PyTorch Geometric（`torch-geometric`）版本与代码兼容。可以通过以下命令查看当前安装的版本： ```bash pip show torch-geometric ``` 如果使用的是较新的版本（例如 `2.0.0` 或更高），可以尝试降级到较旧版本，例如 `1.7.2`，该版本中仍支持相关属性： ```bash pip install torch-geometric==1.7.2 ``` 2. **修改代码以适配新版本** 如果不想降级，可以检查代码中对 `seq_batches` 的使用方式，并尝试用新版本中支持的替代方法实现相同功能。例如，`seq_batches` 可能与 `Data` 或 `DataLoader` 的批处理机制相关，可以通过直接访问 `batch` 属性来获取节点或边所属的图索引： ```python from torch_geometric.data import DataLoader loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) for data in loader: # data.batch 表示每个节点所属的 batch 索引 print(data.batch) ``` 3. **查阅官方文档或迁移指南** PyG 的更新日志和迁移指南通常会提供版本变更的详细信息，包括被移除或更改的功能。可以访问 [PyG 官方文档](https://pytorch-geometric.readthedocs.io/) 获取最新信息。 4. **社区支持与 issue 跟踪** 如果上述方法无法解决问题，可以在 PyG 的 GitHub 仓库中搜索类似的问题，或者提交一个新的 issue，提供详细的错误信息和环境配置，以获得社区支持。 ### 示例代码：使用 DataLoader 获取批处理信息 ```python from torch_geometric.data import Data, DataLoader # 创建示例数据 data_list = [Data(edge_index=torch.tensor([[0, 1], [1, 0]]), x=torch.randn(2, 3)) for _ in range(5)] loader = DataLoader(data_list, batch_size=2) for batch in loader: print("Batch indices:", batch.batch) # 打印每个节点所属的 batch 索引 ``` ---
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将以下两份代码分别修改，使其可用完美配合：代码1：# 使用示例 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer from contrastive_trainer import ContrastiveTrainer, ContrastiveDataCollator from datasets import load_dataset class ContrastiveTrainer(Trainer): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) # 确保父类初始化 self._prepare_for_training() # 显式调用 def _prepare_for_training(self): # 自定义逻辑或直接复用父类方法 super()._prepare_for_training() # 调用父类实现 # 加载模型和分词器 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model/Qwen/Qwen1.5-1.8B") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model/Qwen/Qwen1.5-1.8B") tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token train_dataset = load_dataset('json', data_files='data/processed/train_style_triplets.json')['train'] val_dataset = load_dataset('json', data_files='data/processed/val_style_triplets.json')['train'] # 验证集 # 训练参数配置 training_args = TrainingArguments( output_dir="./model/lora_adapter", per_device_train_batch_size=4, num_train_epochs=3, learning_rate=2e-4, logging_steps=50, save_steps=500, fp16=True, gradient_accumulation_steps=4, ) # 对比学习配置 contrastive_config = { "temperature": 0.07, "margin": 0.3, "weight": 0.8, "repr_layer": -1 # 使用最后一层隐藏状态 } # 初始化数据收集器 data_collator = ContrastiveDataCollator( tokenizer=tokenizer, max_length=512, padding="max_length" ) # 初始化训练器 (修正参数传递) trainer = ContrastiveTrainer( model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, contrastive_config=contrastive_config # 作为独立参数传递 ) # 开始训练 trainer.train() # 评估模型 eval_results = trainer.evaluate() 代码2：# trainer/contrastive_trainer.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from transformers import Trainer, TrainingArguments from transformers.tokenization_utils_base import PreTrainedTokenizerBase from transformers.utils import PaddingStrategy from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple, Union import logging import numpy as np import os from tqdm import tqdm from dataclasses import dataclass class ContrastiveTrainer(Trainer): def __init__(self, *args, contrastive_config=None, **kwargs): # 1. 显式声明并提取自定义参数 self.contrastive_config = contrastive_config or {} # 2. 验证配置完整性 required_keys = ["temperature", "margin", "weight", "repr_layer"] if any(key not in self.contrastive_config for key in required_keys): raise ValueError("Missing required keys in contrastive_config") # 3. 安全移除自定义参数后调用父类初始化 super().__init__(*args, **kwargs) # 此时 kwargs 不含 contrastive_config # 4. 初始化依赖配置的参数 self.temperature = self.contrastive_config["temperature"] self.margin = self.contrastive_config["margin"] self.contrastive_weight = self.contrastive_config["weight"] self.repr_layer = self.contrastive_config["repr_layer"] # 5. 损失函数初始化 self.cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss() # 设置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) @dataclass class ContrastiveDataCollator: """ 对比学习数据收集器，处理对比学习的正负样本对 """ tokenizer: PreTrainedTokenizerBase padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True max_length: Optional[int] = None pad_to_multiple_of: Optional[int] = None return_tensors: str = "pt" def __call__(self, features: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, torch.Tensor]: """ 处理一批数据，生成模型输入格式 """ # 分离出三元组的各个部分 anchor_features = [{"input_ids": f["anchor_input_ids"]} for f in features] positive_features = [{"input_ids": f["positive_input_ids"]} for f in features] negative_features = [{"input_ids": f["negative_input_ids"]} for f in features] # 对每个部分分别进行填充 batch_anchor = self.tokenizer.pad( anchor_features, padding=self.padding, max_length=self.max_length, pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of, return_tensors=self.return_tensors, ) batch_positive = self.tokenizer.pad( positive_features, padding=self.padding, max_length=self.max_length, pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of, return_tensors=self.return_tensors, ) batch_negative = self.tokenizer.pad( negative_features, padding=self.padding, max_length=self.max_length, pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of, return_tensors=self.return_tensors, ) # 创建注意力掩码 def create_attention_mask(input_ids): mask = torch.ones_like(input_ids) mask[input_ids == self.tokenizer.pad_token_id] = 0 return mask # 返回一个字典，包含所有部分 return { "anchor_input_ids": batch_anchor["input_ids"], "anchor_attention_mask": create_attention_mask(batch_anchor["input_ids"]), "positive_input_ids": batch_positive["input_ids"], "positive_attention_mask": create_attention_mask(batch_positive["input_ids"]), "negative_input_ids": batch_negative["input_ids"], "negative_attention_mask": create_attention_mask(batch_negative["input_ids"]), } class ContrastiveTrainer(Trainer): """ 对比学习训练器类，实现对比学习训练逻辑 """ def __init__( self, model: nn.Module = None, args: TrainingArguments = None, data_collator: Optional[ContrastiveDataCollator] = None, train_dataset: Optional[Dataset] = None, eval_dataset: Optional[Dataset] = None, tokenizer: Optional[PreTrainedTokenizerBase] = None, model_init: Optional[callable] = None, compute_metrics: Optional[callable] = None, callbacks: Optional[List[Any]] = None, optimizers: Tuple[torch.optim.Optimizer, torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR] = (None, None), preprocess_logits_for_metrics: Optional[callable] = None, contrastive_config: Optional[Dict] = None ): super().__init__( model=model, args=args, data_collator=data_collator, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, tokenizer=tokenizer, model_init=model_init, compute_metrics=compute_metrics, callbacks=callbacks, optimizers=optimizers, preprocess_logits_for_metrics=preprocess_logits_for_metrics ) # 对比学习配置 self.contrastive_config = contrastive_config or {} self.temperature = self.contrastive_config.get("temperature", 0.07) self.margin = self.contrastive_config.get("margin", 0.3) self.contrastive_weight = self.contrastive_config.get("weight", 0.8) self.repr_layer = self.contrastive_config.get("repr_layer", -1) # 默认最后一层隐藏状态 # 损失函数 self.cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss() def compute_contrastive_loss(self, anchor_emb, pos_emb, neg_emb): """ 计算对比损失 (InfoNCE + Triplet Margin组合) """ # 计算余弦相似度 pos_sim = F.cosine_similarity(anchor_emb, pos_emb) neg_sim = F.cosine_similarity(anchor_emb, neg_emb) # InfoNCE损失 numerator = torch.exp(pos_sim / self.temperature) denominator = numerator + torch.exp(neg_sim / self.temperature) info_nce_loss = -torch.log(numerator / denominator).mean() # 三元组损失 triplet_loss = F.triplet_margin_loss( anchor_emb, pos_emb, neg_emb, margin=self.margin ) # 加权组合 return info_nce_loss + triplet_loss def get_sequence_representation(self, outputs, attention_mask): """ 获取序列表示（取最后一个token的隐藏状态） """ # 获取指定层的隐藏状态 hidden_states = outputs.hidden_states[self.repr_layer] # 获取每个序列的最后一个非填充token # 注意：attention_mask中1表示有效token，0表示填充 last_token_indices = attention_mask.sum(dim=1) - 1 # 收集每个序列的最后一个token的隐藏状态 batch_size = hidden_states.size(0) sequence_representations = hidden_states[ torch.arange(batch_size), last_token_indices ] return sequence_representations def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False): """ 计算总损失（语言建模损失 + 对比损失） """ # 提取输入 anchor_input_ids = inputs.get("anchor_input_ids") anchor_attention_mask = inputs.get("anchor_attention_mask") positive_input_ids = inputs.get("positive_input_ids") positive_attention_mask = inputs.get("positive_attention_mask") negative_input_ids = inputs.get("negative_input_ids") negative_attention_mask = inputs.get("negative_attention_mask") # 前向传播获取隐藏状态 def get_embeddings(input_ids, attention_mask): outputs = model( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, output_hidden_states=True, return_dict=True ) return self.get_sequence_representation(outputs, attention_mask) # 获取三元组的嵌入表示 anchor_emb = get_embeddings(anchor_input_ids, anchor_attention_mask) pos_emb = get_embeddings(positive_input_ids, positive_attention_mask) neg_emb = get_embeddings(negative_input_ids, negative_attention_mask) # 计算对比损失 cl_loss = self.compute_contrastive_loss(anchor_emb, pos_emb, neg_emb) cl_loss = cl_loss * self.contrastive_weight # 计算语言建模损失（仅针对positive回复） lm_labels = positive_input_ids.clone() lm_labels[lm_labels == self.tokenizer.pad_token_id] = -100 # 忽略填充token lm_outputs = model( input_ids=positive_input_ids, attention_mask=positive_attention_mask, labels=lm_labels ) lm_loss = lm_outputs.loss # 总损失 = LM损失 + 对比损失 total_loss = lm_loss + cl_loss # 如果返回输出，则返回损失和输出 if return_outputs: outputs = { "lm_loss": lm_loss, "cl_loss": cl_loss, "total_loss": total_loss, "logits": lm_outputs.logits } return total_loss, outputs return total_loss def training_step(self, model, inputs): """ 自定义训练步骤 """ model.train() inputs = self._prepare_inputs(inputs) # 前向传播 with self.compute_loss_context_manager(): loss, outputs = self.compute_loss(model, inputs, return_outputs=True) # 如果使用梯度累积，需要除以累积步数 if self.args.gradient_accumulation_steps > 1: loss = loss / self.args.gradient_accumulation_steps # 反向传播 loss.backward() # 记录日志 self.log({ "train/lm_loss": outputs["lm_loss"].item(), "train/cl_loss": outputs["cl_loss"].item(), "train/loss": loss.item(), "train/lr": self.lr_scheduler.get_last_lr()[0] }) return loss.detach() def log(self, logs: Dict[str, float]): """ 自定义日志记录 """ if self.state.epoch is not None: logs["epoch"] = round(self.state.epoch, 2) # 每N步记录一次日志 if self.state.global_step % self.args.logging_steps == 0: logger.info(f"Step {self.state.global_step}: {logs}") def train(self, **kwargs): """ 自定义训练循环 """ # 初始化训练 self._prepare_for_training() # 训练循环 for epoch in range(int(self.args.num_train_epochs)): logger.info(f"Starting epoch {epoch + 1}/{self.args.num_train_epochs}") # 创建数据加载器 train_dataloader = self.get_train_dataloader() # 训练一个epoch for step, inputs in enumerate(tqdm(train_dataloader, desc=f"Epoch {epoch+1}")): # 训练步骤 loss = self.training_step(self.model, inputs) # 梯度更新 if (step + 1) % self.args.gradient_accumulation_steps == 0: self.optimizer.step() self.lr_scheduler.step() self.optimizer.zero_grad() self.state.global_step += 1 # 模型保存 if self.args.save_strategy == "steps" and self.state.global_step % self.args.save_steps == 0: self._save_model(self.args.output_dir) # 每个epoch结束时保存模型 if self.args.save_strategy == "epoch": self._save_model(self.args.output_dir) def _save_model(self, output_dir: str): """ 保存模型适配器 """ save_path = os.path.join(output_dir, f"checkpoint-{self.state.global_step}") os.makedirs(save_path, exist_ok=True) # 保存适配器权重 self.model.save_pretrained(save_path) self.tokenizer.save_pretrained(save_path) logger.info(f"Model saved to {save_path}") def evaluate(self, **kwargs): """ 自定义评估方法 """ self.model.eval() eval_dataloader = self.get_eval_dataloader() total_loss = 0.0 total_lm_loss = 0.0 total_cl_loss = 0.0 num_batches = 0 with torch.no_grad(): for inputs in tqdm(eval_dataloader, desc="Evaluating"): inputs = self._prepare_inputs(inputs) loss, outputs = self.compute_loss(self.model, inputs, return_outputs=True) total_loss += loss.item() total_lm_loss += outputs["lm_loss"].item() total_cl_loss += outputs["cl_loss"].item() num_batches += 1 avg_loss = total_loss / num_batches avg_lm_loss = total_lm_loss / num_batches avg_cl_loss = total_cl_loss / num_batches metrics = { "eval_loss": avg_loss, "eval_lm_loss": avg_lm_loss, "eval_cl_loss": avg_cl_loss } logger.info(f"Evaluation results: {metrics}") return metrics

per_device_train_batch_size=4, num_train_epochs=3, learning_rate=2e-4, logging_steps=50, save_steps=500, fp16=True, gradient_accumulation_steps=4, ) # 对比学习配置 contrastive_config = { ...

以上代码出现(style_tune) C:\Users\28996\Desktop\AI\persona_contrastive_finetuning>python Contrastive_Training_LM.py 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s]You're using a Qwen2TokenizerFast tokenizer. Please note that with a fast tokenizer, using the __call__ method is faster than using a method to encode the text followed by a call to the pad method to get a padded encoding. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\28996\Desktop\AI\persona_contrastive_finetuning\Contrastive_Training_LM.py", line 227, in <module> trainer.train() File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 2171, in train return inner_training_loop( File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 2480, in _inner_training_loop batch_samples, num_items_in_batch = self.get_batch_samples(epoch_iterator, num_batches) File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\trainer.py", line 5156, in get_batch_samples batch_samples += [next(epoch_iterator)] File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\accelerate\data_loader.py", line 567, in __iter__ current_batch = next(dataloader_iter) File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 701, in __next__ data = self._next_data() File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 757, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 55, in fetch return self.collate_fn(data) File "C:\Users\28996\Desktop\AI\persona_contrastive_finetuning\Contrastive_Training_LM.py", line 38, in __call__ batch_anchor = self.tokenizer.pad( File "C:\Users\28996\miniconda3\envs\style_tune\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 3337, in pad raise ValueError( ValueError: type of 你如何看待气候变化？ unknown: <class 'str'>. Should be one of a python, numpy, pytorch or tensorflow object. 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s] 请分析解决

train_dataset = load_dataset('json', data_files='data/processed/train_style_triplets.json')['train'] val_dataset = load_dataset('json', data_files='data/processed/val_style_triplets.json')['train'] ...

To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. D:\WA2214\机器学习课程设计\图片识别\run_model.py:128: UserWarning: Model.fit_generator is deprecated and will be removed in a future version. Please use Model.fit, which supports generators. model.fit_generator(train_loader, Traceback (most recent call last): File "D:\WA2214\机器学习课程设计\图片识别\run_model.py", line 128, in <module> model.fit_generator(train_loader, File "C:\Users\29988\.conda\envs\myenv\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2260, in fit_generator return self.fit( File "C:\Users\29988\.conda\envs\myenv\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\WA2214\机器学习课程设计\图片识别\run_model.py", line 89, in gen labels[i, :len(str)] = [int(k) for k in str] ValueError: could not broadcast input array from shape (12,) into shape (10,)

X_batch.append(processed_image) labels_matrix[j] = padded_encoded_seq yield np.array(X_batch), labels_matrix # Training loop adjustment accordingly after preparing generator above: history = ...

# 导入transformers库 from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载预训练的BERT模型和tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') from datasets import load_dataset dataset= load_dataset('glue', 'sst2') # 定义函数预处理数据集 def preprocess(example): # 分词 # 使用tokenizer对输入的句子进行分词，同时进行填充和截断处理 # 'max_length'表示填充到最大长度，'truncation=True'表示启用截断，'max_length=128'表示最大长度为128 # 'return_tensors='pt''表示返回PyTorch张量 tokens= tokenizer(example['sentence'], padding='max_length', truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt') # 返回特征 # 返回一个字典，包含三个键值对： # 'input_ids'：输入的token ID，使用squeeze()方法去除维度为1的维度 # 'attention_mask'：注意力掩码，使用squeeze()方法去除维度为1的维度 # 'label'：示例的标签 return {'input_ids': tokens['input_ids'].squeeze(), 'attention_mask': tokens['attention_mask'].squeeze(), 'label': example['label']} dataset= dataset.map(preprocess) import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset batch_size= 32 seed= 42 # 为数据集的每一个分割创建一个数据加载器 dataloaders= {} for split in ['train', 'validation', 'test']: # 将特征转换为张量 input_ids= torch.tensor(dataset[split]['input_ids']) attention_mask= torch.tensor(dataset[split]['attention_mask']) labels= torch.tensor(dataset[split]['label']) # 创建一个TensorDataset对象，将特征和标签组合在一起 tensor_dataset= TensorDataset(input_ids, attention_mask, labels) # 创建一个数据加载器，将数据集分成多个批次 dataloader= DataLoader(tensor_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=split=='train', num_workers= 4) dataloaders[split]= dataloader # 检查数据加载器是否正确创建 for split in ['train', 'validation', 'test']: print(f"{split} dataloader created with {len(dataloaders[split])} batches.") # 从每个数据加载器中取一个批次 for split in ['train', 'validation', 'test']: print(f"Checking {split} dataloader...") for batch in dataloaders[split]: input_ids, attention_mask, labels = batch print(f"Input IDs shape: {input_ids.shape}") print(f"Attention Mask shape: {attention_mask.shape}") print(f"Labels shape: {labels.shape}") break # 只检查一个批次 接下来该怎么做

for batch in dataloader: input_ids = batch[0].to(device) attention_mask = batch[1].to(device) labels = batch[2].to(device) optimizer.zero_grad() logits = model(input_ids, attention_mask) loss...
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/home/cw/anaconda3/bin/conda run -n GPU_pytorch --no-capture-output python /tmp/fEokboZTuK/main.py /tmp/fEokboZTuK/main.py:89: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). Y = torch.tensor(X[1:], dtype=torch.long) /tmp/fEokboZTuK/main.py:40: UserWarning: The use of x.T on tensors of dimension other than 2 to reverse their shape is deprecated and it will throw an error in a future release. Consider x.mT to transpose batches of matrices or x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1)) to reverse the dimensions of a tensor. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:3637.) combined = torch.cat((h_prev.T, x.T), dim=1) Traceback (most recent call last): File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 135, in <module> train(model, data, char_to_ix, ix_to_char) File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 97, in train output, _ = model(torch.nn.functional.one_hot(X, vocab_size).float().unsqueeze(1), (h_prev, c_prev)) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1511, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1520, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 64, in forward h, c = self.lstm_cell(x[t], (h, c)) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1511, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/home/cw/.conda/envs/GPU_pytorch/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1520, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/tmp/fEokboZTuK/main.py", line 40, in forward combined = torch.cat((h_prev.T, x.T), dim=1) RuntimeError: Tensors mus

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total_batches = data.shape[0] // batch_size # 整形数据 data = data[:total_batches * batch_size] data = data.reshape(batch_size, -1, input_size) 现在，我已经将生成的数据整形成了(batch_size, seq_...

接着开发contrastive_trainer.py 大纲如下： 导入依赖模块 包括 PyTorch、Transformers 库、数据处理工具等。 定义对比学习训练器类 初始化方法： 接收模型、训练数据、对比学习配置等参数。 初始化优化器和调度器。 数据预处理方法： 对输入数据进行处理，使其适配对比学习的要求。 损失计算方法： 根据对比学习的逻辑，计算正负样本对之间的损失。 训练迭代方法： 定义一个训练迭代的步骤，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 训练方法： 控制整个训练过程，包括多个 epoch 的迭代。 每隔一定步数保存模型和日志。 对比学习数据收集器类 定义将一批数据转换为模型输入格式的方法。 处理对比学习的正负样本对。

hidden_states = outputs.hidden_states[-1] # (batch_size, seq_len, hidden_size) # 获取每个序列中最后一个非填充token的隐藏状态 # 注意：在生成任务中，我们通常取最后一个token，因为它是生成结果的开始 #...

Please look at vignettes for options on running this locally if you need to run many instances of this command. Clumping T7R02z, 2041 variants, using EUR population reference No encoding supplied: defaulting to UTF-8. 错误于mtfrm.default(list(url = "https://api.opengwas.io/api/ld/clump", : cannot mtfrm

for (i in seq_along(batches)) { write(paste("Processing batch", i), log_file, append = TRUE) result (clump_data(batches[[i]])) if (inherits(result, "try-error")) saveRDS(batches[[i]], paste0(...

使用循环神经网络学习汉语拼音的拼写，本次实验重点为准备数据和模型。 1、拼音数据（无声调）：/kaggle/input/pyinin/pinyn.txt 2、定义数据集：采用字符模型，因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 3、样本是时间相关的，分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 4、标签Y与X同形状，但时间超前1 5、准备数据：一次梯度更新使用的数据形状为：（时间步，Batch，类别数） 6、实现基本循环神经网络模型 (1)循环单元为nn.RNN或GRU (2)输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 （3）隐状态初始值为0 （4）测试前向传播 （5）如果采用顺序划分，需梯度截断 7、训练：损失函数为平均交叉熵 8、预测：给定一个前缀，进行单步预测和K步预测。按照每一小题输出每段python代码

num_batches = input_data.shape[0] // (batch_size * seq_len) data = input_data[:num_batches * batch_size * seq_len] data = data.reshape(batch_size, num_batches * seq_len, vocab_size) data = np....

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探讨通用数据连接池的核心机制与应用

根据给定的信息，我们能够推断出讨论的主题是“通用数据连接池”，这是一个在软件开发和数据库管理中经常用到的重要概念。在这个主题下，我们可以详细阐述以下几个知识点： 1. **连接池的定义**： 连接池是一种用于管理数据库连接的技术，通过维护一定数量的数据库连接，使得连接的创建和销毁操作更加高效。开发者可以在应用程序启动时预先创建一定数量的连接，并将它们保存在一个池中，当需要数据库连接时，可以直接从池中获取，从而降低数据库连接的开销。 2. **通用数据连接池的概念**： 当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。 3. **连接池的优点**： - **提升性能**：由于数据库连接创建是一个耗时的操作，连接池能够减少应用程序建立新连接的时间，从而提高性能。 - **资源复用**：数据库连接是昂贵的资源，通过连接池，可以最大化现有连接的使用，避免了连接频繁创建和销毁导致的资源浪费。 - **控制并发连接数**：连接池可以限制对数据库的并发访问，防止过载，确保数据库系统的稳定运行。 4. **连接池的关键参数**： - **最大连接数**：池中能够创建的最大连接数。 - **最小空闲连接数**：池中保持的最小空闲连接数，以应对突发的连接请求。 - **连接超时时间**：连接在池中保持空闲的最大时间。 - **事务处理**：连接池需要能够管理不同事务的上下文，保证事务的正确执行。 5. **实现通用数据连接池的挑战**： 实现一个通用的连接池需要考虑到不同数据库的连接协议和操作差异。例如，不同的数据库可能有不同的SQL方言、认证机制、连接属性设置等。因此，通用连接池需要能够提供足够的灵活性，允许用户配置特定数据库的参数。 6. **数据连接池的应用场景**： - **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。 - **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。 - **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。 7. **常见的通用数据连接池技术**： - **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。 - **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。 - **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。 - **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。 - **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。 8. **连接池的管理与监控**： 为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。 9. **连接池的配置和优化**： 连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。 10. **连接池的应用案例**： 一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间，用户访问量激增，此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应，减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。 总结来说，通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件，它通过提供高效的数据库连接管理，增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践，对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时，需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性，确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
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【LabVIEW网络通讯终极指南】：7个技巧提升UDP性能和安全性

# 摘要 本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用，尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先，阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后，本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着，文章聚焦于提升UDP通信安全性，介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现，以及防御网络攻击的策略。最后，通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用，并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。 # 关键字 LabVIEW；UDP网络通讯；性能优化；安全性；
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简要介绍cnn卷积神经网络

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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解

从给定文件中我们可以提取以下IT知识点： ### 标题知识点 #### "ASP系统篇" - **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。 - **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。 #### "深度学习网址导航系统" - **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。 - **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。 ### 描述知识点 #### "全后台化管理，操作简单" - **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。 #### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示" - **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。 #### "各大搜索和站内搜索随意切换" - **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。 #### "网站在线提交、审阅、编辑、删除" - **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。 #### "站点相关信息后台动态配置" - **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。 #### "自助网站收录，后台审阅" - **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。 #### "网站广告在线发布" - **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。 #### "自动生成静态页 ver2.4.5" - **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。 #### "重写后台网址分类管理" - **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。 ### 标签知识点 #### "ASP web 源代码 源码" - **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。 ### 压缩包子文件名称列表知识点 #### "深度学习(asp)网址导航程序" - **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。 通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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